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永磁同步电机控制算法-VF控制

V/F 控制又称为恒压频比控制,给定VF 控制曲线 电压是频率的tt例函数 即控制电压跟随频率变化而变化以保持磁通恒定不变。

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#单片机#嵌入式硬件
永磁同步电机控制算法--单电流闭环IF控制

IF是一种转速开环,电流闭环的控制方式。即通过控制交轴电流和电角频率的大小来实现对电机转速的控制的方法。IF控制是变频调速过程中通过保持电流稳定,避免电流过大或过小。IF控制可以直接控制转矩电流,提高了电机输出转矩与负载转矩的匹配能力,可以避免电机运行过程中出现低频振荡。但因电流幅值不能自动调节,存在易失步,电流利用率低等问题。依据IF开环控制理论,基于瞬时无功功率建立了单电流闭环IF控制,提高了

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#单片机#嵌入式硬件
永磁同步电机控制算法--功率因数最大控制、恒磁链控制、零直轴电流、MTPA控制

在电机控制中根据场合要求会采用不同的电流控制策略。对永磁同步电机的4种主要电流控制策略进行了分析并总结了各自的特点。主要针对最大转矩电流比( MTPA)控制、零直轴电流( id = 0)控制、 单位功率因数( cos φ = 1)控制以及恒磁链控制方法,在转矩确定的情况下,对交直轴电流、定子电流及功率因数进行比较分析。id = 0控制设定直轴电流分量id等于零,即在定子电流中只有交轴电流分量,因此

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#单片机#嵌入式硬件
永磁同步电机无速度算法--自适应超螺旋滑模观测器

超螺旋滑模观测器(super twisting algorithm SMO, STA-SMO)是一种二阶滑模算法,其二阶滑模控制面的轨迹绕着原点盘旋.由于观测器中加入了滑模切换函数的积分项,滑模轨迹是光滑连续的,有效降低了系统的抖振采用固定的滑模系数来实现转速和转子位置的精确估计,只能在较窄的转速范围内有较高的估计精度,系统抖振较大,对干扰的抑制能力差,不能满足对永磁同步电机驱动系统的控制可靠性要

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#算法
永磁同步电机无速度算法--拓展卡尔曼滤波器

以扩展卡尔曼滤波算法为基础,建立基于EKF算法的估算转子位置和转速的离散模型。实时性是扩展卡尔曼滤波器的一种特征,所以它可实时跟踪系统的状态并进行有效的输出,同时,它可以减少干扰、抑制噪声,其效果显著,即使当噪声估算不准确时,其依旧能够让观测器收敛。具体理论部分,可以参考袁雷老师的《现代永磁同步电机控制原理及MATLAB仿真》,这里不再赘述。

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#算法
永磁同步电机控制算法--最大转矩电流比控制(虚拟直流信号注入法)

为了进一步提高内置式永磁同步电动机( IPMSM)的MTPA控制效果,针对现有基于虚拟正弦信号注入的MTPA控制方法存在的不足,提出了改进的基于虚拟直流信号注入的MTPA控制方法,避免使用滤波器,能够获得快速的MTPA轨迹跟踪性能下图为基于虚拟直流新号注入的MTPA控制系统原理框图。

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#单片机#嵌入式硬件
永磁同步电机控制算法-转速环电流环ADRC控制器

将线性自抗扰控制器(LADRC)应用到永磁同步电机调速系统中,将电流环中的反电势耦合项、定子电阻压降和转速环中的负载转矩和粘滞摩擦等作为扰动量,并采用扩张状态观测器(LESO)和线性反馈控制律(LSEF)抵消转速环、电流环中的扰动,实现转速环、电流环的完全解耦控制,有效提高了低速、加载、卸载时的转速稳定性。

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#单片机#嵌入式硬件
永磁同步电机无速度算法--龙贝格观测器

通过 Clarke 变换,将三相静止坐标系下的永磁同步电机数学模型变换到两相静止 α-β坐标系下根据输入输出量以及内部状态量构建永磁同步电机状态方程假设电机的反电动势为(这个反电动势的三角函数,很多文献设置都不同,我是比较习惯设置为这样)相对于电变量而言,机械变量变化缓慢,则状态方程可变换为为了方便构建龙贝格观测器系统,将上式转换为矩阵形式基于电变量变化比机械变量变化要大的假设,可以认为电机的转速

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#算法
永磁同步电机无速度算法--非线性磁链观测器

表贴式永磁同步电机αβ轴电压方程:将公式变换定义状态变量X:定义变量Y:其中y不包含任何未知量,可作为一个已知量定义空间向量eta(x):观测器模型为:因此可以得到非线性磁链观测器模型最终得到观测的eta(x),eta(x)中包含转子位置信号,可以直接反正切得到估计转子位置,并构建锁相环得到估计转速。

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#算法
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